Un equipo interdisciplinar del Laboratorio de Gestión de Residuos del Centro de Ingeniería y Ciencias Nucleares del PSI ha desarrollado un enfoque pionero para la producción de cemento utilizando aprendizaje automático. "Esto nos permite simular y optimizar formulaciones de cemento que emiten significativamente menos CO2, manteniendo el mismo alto nivel de rendimiento mecánico", explica la matemática Romana Boiger, primera autora del estudio. "En lugar de probar miles de variantes en el laboratorio, podemos utilizar nuestro modelo para generar sugerencias prácticas de recetas en cuestión de segundos; es como tener un libro de cocina digital para cemento ecológico".
Los investigadores del PSI entrenaron su red neuronal con datos generados a partir del software de modelado termodinámico de código abierto GEMS. "Con la ayuda de GEMS, calculamos —para distintas formulaciones de cemento— qué minerales se forman durante el endurecimiento y qué procesos geoquímicos tienen lugar", explica el investigador Nikolaos Prasianakis. Combinando estos resultados con datos experimentales y modelos mecánicos, el equipo obtuvo indicadores fiables sobre las propiedades mecánicas y la calidad del material del cemento.
Entre las formulaciones identificadas por los investigadores, ya existen candidatos prometedores. "Algunas de estas formulaciones tienen un potencial real", afirma John Provis, responsable del Grupo de Investigación de Sistemas de Cemento en el PSI, "no solo en términos de reducción de CO2 y calidad, sino también en cuanto a viabilidad práctica en la producción". El estudio sirve principalmente como prueba de concepto, demostrando que es posible identificar formulaciones prometedoras mediante cálculos matemáticos. Antes de su implantación, las recetas deberán someterse a pruebas de laboratorio.
En un desarrollo paralelo, investigadores del MIT liderados por el postdoctorando Soroush Mahjoubi han publicado un artículo de acceso abierto en Communications Materials de Nature, en el que describen una solución similar basada en IA. El equipo del MIT señala que materiales como las cenizas volantes y la escoria se han utilizado durante mucho tiempo para sustituir parte del cemento en las mezclas de hormigón, pero la demanda de estos productos supera la oferta a medida que la industria busca reducir el impacto climático. "Nos dimos cuenta de que la IA era la clave para avanzar", apunta Mahjoubi. "Hay tantísimos datos sobre materiales potenciales —cientos de miles de páginas de literatura científica— que analizarlos habría llevado varias vidas, ¡y para entonces se habrían descubierto aún más materiales!"
Analizando literatura científica y más de un millón de muestras de roca, el equipo del MIT utilizó su marco para clasificar materiales candidatos en 19 tipos, desde biomasa hasta subproductos mineros y materiales procedentes de demoliciones. Mahjoubi y su equipo descubrieron que existen materiales adecuados en todo el mundo y, lo que es aún más impresionante, muchos pueden incorporarse a las mezclas de hormigón simplemente moliéndolos.
Estas innovaciones basadas en IA están revolucionando la industria del cemento, transformando los procesos de fabricación y convirtiéndose en herramientas indispensables en la lucha contra el cambio climático al posibilitar enfoques innovadores y altamente eficaces para la producción de cemento con bajas emisiones de carbono.